动态状态估计制造技术

根据一实现方式，提供了用于估计动态系统的状态的定位的一组粒子 (1010)。应用局部模式搜索机制以移动该组粒子中的一个或多个粒子 (1020)，并且修改该组粒子中的粒子的数目(1030)。使用该组粒子中的粒 子来估计该动态系统的状态的定位(1040)。另一实现方式提供了使用粒子滤 波器的动态状态估计(565)，对于该动态状态估计，使用基于均值偏移分析 的局部模式搜索算法来修改粒子定位(610)，并且对于该动态状态估计，使 用库尔贝克-莱布勒距离采样处理来调整粒子的数目(830-860)。该均值偏 移分析可以减少粒子中的退化，并且该采样处理可以减少粒子滤波器的计算 复杂度。该实现方式可用于非线性和非高斯系统。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及一种动态状态估计。
技术介绍
动态系统是指系统状态随时间而改变的系统。虽然状态可以是表示系统 的特征的一组任意选择的变量，但是状态经常包括感兴趣的变量。例如，动 态系统可以被构建为表示足球比赛视频的特征，并且状态可以被选择为球的 位置。因为球的位置随时间而改变，所以该系统是动态的。估计;f见频的新帧 中该系统的状态(即，球的位置)是感兴趣的。
技术实现思路
根据一实现方式，提供了用于估计动态系统的状态的定位(location)的 一组粒子(particle)。应用局部才莫式搜索机制(local-mode seeking mechanism ) 以移动该组粒子中的一个或多个粒子，并且修改该组粒子中的粒子的数目。 使用该组粒子中的粒子来估计该动态系统的状态的定位。在附图和下面的描述中阐明了一个或多个实现方式的细节。例如，实现 方式可以被执行为方法，或被实施为被配置来执行一组操作的设备、或存储 了用于执行一组操作的指令的设备。结合附图和权利要求来考虑以下详细描 述，其他方面和特征将变得明显。附图说明图1包括了状态估计器的框图。6图2包括了用于基于由图1的状态估计器估计的状态来对数据进行编码 的系统的框图。图3包括了用于基于由图1的状态估计器估计的状态来处理数据的系统 的框图。图4包括了示意地描绘了由图1的状态估计器的实现方式执行的各种函 数的图。图5包括了用于实现粒子滤波器的处理的流程图。图6包括了用于实现图5的粒子滤波器的处理并且进一步包括局部模式搜索机制的流程图。图7包括了用于实现局部模式搜索机制的伪代码列表。图8包括了用于实现图6的粒子滤波器的处理并且进一步包括库尔贝克-莱布勒距离(Kullback-Leibler-distance )采样处理的流程图。 图9包括了描绘将粒子插入到KD树的图示。 图10包括了用于使用粒子来估计系统状态的处理的流程图。具体实施例方式作为简要介绍，具体实现方式提供了使用粒子滤波("PF")的动态状态 估计，对于该动态状态估计，使用基于均值偏移分析(mean-shift analysis) 的局部模式搜索算法来修改粒子的定位(每个粒子给出潜在的状态候选，为 了简单，该潜在的状态候选在这里经常被称为粒子在状态空间中的定位或位 置)，并且使用库尔贝克-莱布勒距离("KLD")采样处理来调整粒子的数目。 均值偏移分析尝试改善粒子的位置，并且由此减少PF经常遭遇的退化 (degeneracy)问题。KLD采样处理尝试减少在PF中使用的粒子的数目，并 由此减少PF的计算复杂性，而没有牺牲太多的PF估计能力的质量。该实现方式可用于应对非线性和非高斯系统。参考图1,在一实现方式中，系统100包括例如可以在计算机上实现 的状态估计器110。该状态估计器110包括粒子算法模块120、局部模式模 块130、和数目适配器模块140。粒子算法模块120执行用于估计动态系统状 态的、基于粒子的算法(例如，PF)。局部模式模块130例如通过对PF的粒 子执行均值偏移分析来应用局部模式搜索机制。数目适配器模块140例如通 过将KLD采样处理应用于PF的粒子来修改在基于粒子的算法中使用的粒子的数目。将关于图4-10来描述实现^t块120-140的实现方式的搡作。例如， 可以单独地实现模块120-140,或者将模块120-140集成到单一算法中。状态估计器110访问作为输入的初始状态150和数据输入160两者，并 提供所估计的状态170作为输出。例如，可以通过初始状态检测器或通过人 工处理来确定初始状态150。通过考虑以下系统来提供更具体的示例，对于 该系统来说，状态是视频中对象的定位。在这种系统中，例如可以通过使用 边缘检测和模板比较的自动对象检测处理、或人工地通过用户观看该视频， 来确定初始对象定位。例如，数据输入160可以是一见频画面序列。例如，所 估计的状态17 0可以是具体视频画面中球的位置的估计。所估计的状态170可以用于各种目的。为了提供进一步的背景，使用图 2和3来描述几个应用。参考图2,在一实现方式中，系统200包括耦合到传送/存储装置220的 编码器210。例如，可以在计算机或通信编码器上实现编码器210和传送/存 储装置220。编码器210访问由图1中的系统IOO的状态估计器110提供的 所估计的状态170,并且访问由状态估计器IIO使用的数据输入160。编码器 210根据各种编码算法中的一种或多种来对数据输入160进行编码，并向传 送/存储装置220提供编码后的数据输出230。此外，编码器210使用所估计的状态170来有差别地对数据输入160的 不同部分进行编码。例如，如果状态表示视频中对象的位置，则编码器210 可以使用第一编码算法来对与所估计的位置相对应的、视频的部分进行编码， 并且可以使用第二编码算法来对与所估计的位置不相对应的、视频的另一部 分进行编码。例如，第一算法可以比第二编码算法提供更多的编码冗余度， 使得将预期以比视频的其他部分有更多的细节和更高的分辨率来再现该对象 的所估计的位置(并且可希望为对象本身)。因而，例如，通常的低分辨率传送可以为正被跟踪的对象提供更高的分 辨率，例如这允许用户更容易地观看高尔夫球比赛中的高尔夫球。 一种如此 的实现方式允许用户通过低带宽(低数据速率)链路在移动装置上观看高尔 夫球比赛。移动装置例如可以是蜂窝电话或个人数字助理。通过以低数据速 率来对高尔夫球比赛的视频进行编码、但是使用附加比特来对高尔夫球进行 编码，而使数据速率保持为低。传送/存储装置220可以包括存储装置或传送装置中的一个或多个。相应地，传送/存储装置220访问编码后的数据230,并且传送数据230或存储数 据230。参考图3，在一实现方式中，系统300包括耦合到显示器320的处理装 置310。处理装置310访问由图1中的系统100的状态估计器110提供的所 估计的状态170,并且访问由状态估计器IIO使用的数据输入160。处理装置 310使用所估计的状态170来增强数据输入160,并且提供增强后的数据输出 330。显示器320访问增强后的数据输出330，并且在显示器320上显示增强 后的数据。各种实现方式例如通过突出对象来增强数据。 一种如此的实现方式通过 将球的颜色改变为鲜橙色来突出该球(对象)。另外，各种实现方式基于所估 计的对象位置来判断是否增强数据。在一种如此的实现方式中，处理装置310 使用所估计的足球位置来确定足球是否已经进入球门。如果足球已经进入球 门，则处理装置310在视频中插入词语"进球"，以提醒正在收看足球比赛的 用户。处理装置310可以通过例如访问关于足球相对于球场的位置的信息来 做出这样的确定，并且例如可以从摄像机的已知位置和方位来确定这种信息。例如，系统300的实现方式可以被定位在通信链路的传送侧或接收侧。 在一实现方式中，系统300和状态估计器IIO位于接收侧，并且在接收和解 码数据后，对系统估计状态。在另一实现方式中，系统300和状态估计器110 处于传送侧，在编码和传送之前增强数据，并且为传送侧处的操作员提供增 强后的数据的显示。在另一实现方式中，系统300处于接收侧，而状态估计 器110处于传送所估计的状态170本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宇，琼·利亚克，
申请(专利权)人：黄宇，琼·利亚克，
类型：发明
国别省市：